数据结构-共识(Consensus)

本文深入探讨了比特币的共识机制——工作量证明(POW),解释了如何通过解决数学问题来获得区块链的记账权。文章回顾了作者之前使用Python搭建简单区块链框架的经历,并准备继续深入比特币源码。

比特币源码研读(5)数据结构-共识(Consensus)


写在前面

最近有点懒散,竟然有一周没有读源码了。想来惭愧,今天重拾bitcoin源码,来看看比特币的共识机制。

我们都知道比特币采用的共识机制是工作量证明(POW),将区块链的记账的权利通过一个数学问题的解决来决定。前面,在用python搭建简单的区块链框架中,我们简单地通过一个简单的

### 基于共识的分布式优化方法 在计算机科学领域,基于共识的分布式优化方法是一种重要的技术手段,用于解决大规模分布式系统的协调和优化问题。这些方法通常依赖于节点之间的通信以及局部计算来达成全局目标的一致性。 #### 定义与背景 基于共识的方法旨在通过多个节点间的协作实现某种形式的统一决策或状态同步。这种方法的核心在于设计一种机制,使得分布在不同位置上的节点能够在有限的信息交换下逐步接近一致的状态。这种一致性不仅限于数值变量,还可以扩展到更复杂的结构化数据上[^1]。 #### PAXOS算法作为经典案例 提到一致性算法,《PAXOS Made Simple》这篇由Google工程师撰写的论文提供了一个理论基础极强的经典解决方案——PAXOS协议。尽管该协议最初并非专为优化设计,但它展示了如何在一个不可靠环境中建立可靠的一致性模型。此协议的特点是在面对网络分区或其他异常情况时仍能保持系统稳定运行的能力[^2]。 #### 应用场景分析 当应用于机器学习特别是联邦学习环境时,基于共识的分布式优化展现出巨大潜力。例如,在一项关于图像分类的研究中显示,即便各参与方仅拥有部分类别样本的情况下(如实验(iii)),仍然可以通过适当调整后的分布策略达到近似中心化训练的效果,并且具备良好的泛化能力[^3]。 以下是利用Python模拟简单平均求解过程的一个例子: ```python import numpy as np def consensus_algorithm(nodes_data, max_iterations=100, epsilon=1e-6): n = len(nodes_data) weights_matrix = (np.ones((n,n))-np.eye(n))/float(n-1)+np.eye(n)*epsilon for _ in range(max_iterations): new_values = np.dot(weights_matrix, nodes_data.T).T if np.linalg.norm(new_values-nodes_data)<epsilon: break nodes_data=new_values return nodes_data.mean() # Example usage initial_values = np.array([1., 2., 3., 4.]) final_value = consensus_algorithm(initial_values) print(f"The final agreed value is {final_value}") ``` 上述代码片段展示了一种基本的形式化描述方式,其中`weights_matrix`定义了邻居间相互作用强度;迭代更新直至收敛至某个精度范围内停止操作。 #### 技术挑战与发展前景 然而值得注意的是,实际应用过程中存在诸多难题亟待克服,比如带宽估计不准可能严重影响适应性判断准确性等问题。未来研究方向可聚焦于提升鲁棒性和效率方面继续探索创新路径。
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